[发明专利]一种基于样本合成以及排序学习的联机签名鉴定方法在审
| 申请号： | 202011566442.4 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112699349A | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 金连文;朱业成;赖松轩 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学;华南理工大学珠海现代产业创新研究院 |
| 主分类号： | G06F21/31 | 分类号： | G06F21/31;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于样本合成以及排序学习的联机签名鉴定方法。所述方法包括以下步骤：采集签名序列并进行预处理；建立签名序列的Sigma Lognormal拟合模型；对拟合参数增加扰动采样合成真实签名以及伪造签名；进行排序学习优化平均精度损失训练神经网络模型参数；对于待鉴定签名序列，利用训练完成的神经网络模型提取特征并进行归一化，计算特征向量间欧式距离判断真伪。本发明解决了联机签名鉴别任务中伪造样本难以获取的困难，使用Sigma Lognormal模型生成样本，不再依赖于伪造签名数据的采集，并且进行排序学习以学习签名样本间的相关性和相似度信息，实现了高精度的联机签名鉴定方法，具有准确率高、适应性好等特点，具有较好的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 合成 以及 排序 学习 联机 签名 鉴定 方法 | ||
【主权项】：
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